MagicDPD | CAE магия – Telegram
MagicDPD | CAE магия
1.5K subscribers
1.28K photos
7 videos
8 files
1.86K links
Кто-то думает, что это волшебство - для нас же это просто работа. Тут рассказывают о развитии CAE технологий, HPC вычислительных комплексов и прочей магии позволяющей разрабатывать хорошие продукты.
Welcome to Magic-Driven Product Development!
Download Telegram
Material MAP - продолжение моего домашнего проекта

Отпуск прошел весьма продуктивно. В компании я Claude и Zencoder.ai я сделал новую версию своего домашнего проекта: сайта с готовыми моделями материалов для LS-DYNA. За пару недель я полностью переработал формат хранения данных, переделала архитектуру сайта, добавил еще материалов, добавил калькуляторов для создания физичных кривых пластического течения сталей, идентификации параметров гиперупругих материалов и разрушаемых пен. А еще все это теперь корректно работает и на мобильном.

Это по-прежнему бесплатный и открытый не коммерческий проект, это по-прежнему только моя разработка, это пока только лишь 10% того, что я могу и хочу опубликовать. Благодаря LLM разработка идет очень быстро, так что скоро будут больше новостей и обновлений проекта.

Ну а если вы знаете, где еще взять открытые материалы для LS-DYNA, то пиши мне или создавайте GitHub Issue.

Сайт переехал в отдельный репозиторий и теперь у него новый URL: http://materialmap.github.io
11🔥52👍10👏3
Где еще взять свойства материалов?!

Да, у меня есть маленькая (пока) библиотека почти готовых материалов для LSD. А где взять сырые данные? Да пожалуйста, тут их хоть закачайся:

https://github.com/sedaoturak/data-resources-for-materials-science?tab=readme-ov-file
1🔥253👍2
LSD R16.1

Есть такое ощущение, что R16.1 для дайны уже зафиналился, но про это забыли рассказать. По крайне мере на официальном ftp он лежит уже почти месяц без изменений, и у него даже есть релизноты.

Лично был очень доволен R16, за стабильность и решение многих проблем весьма неудачного, на мой взгляд, R15.

https://ftp.lstc.com/user/mpp-dyna/R16.1.0/Release_Notes_LS-DYNA_R16_1_0_rev0.html

P.S. Если вы не знаете пароля от https://ftp.lstc.com/user/ или не можете его нагуглить за пару минут, то, без обид, вы не настоящий джедай.
😎7
Бойтесь, кожаные! ИИ идет за вами!

Должностные обязанности:
- Создавать и запускать модели для оценки производительности в различных областях.
- Разрабатывать рабочие процессы для повышения эффективности и повторяемости симуляций.
- Сотрудничать с командами проектировщиков и тестировщиков для определения требований и проверки моделей.
- Использовать вычислительный анализ для принятия решений и выявления компромиссных решений.
- Вносить вклад в улучшение внутренних методов и практик симуляции.

https://www.linkedin.com/jobs/view/4286310712/?refId=TALFZ2X5O769yLNmSqZYiA%3D%3D&trackingId=TALFZ2X5O769yLNmSqZYiA%3D%3D
🤯7😱6😁5👍1🤡1
MATLAB Copilot

Вот и в матлаб завезли что-то типа ИИ. Надеюсь, что у них получиться лучше, чем пока получается у Ansys. Вообще, я пока еще не видел нормальных копилотов от компаний, для которых это не их главный бизнес или его дают бесплатно. И если вы думаете, что Copylot от GitHub/Microsoft внутри VS Code - это сила, то вы просто не пробовали нормальные продукты.

Моя текущая связка:
- OpenAI ChatGPT5 Thinking строго для Deepresearch, так как ищет он ну очень хорошо, а вот обработать результаты поиска он толком ленится или делает это с ошибками
- Anthopic Opus 4.1 для планирования и написания реально сложного кода ибо он очень быстро сжирает лимиты. Хотя его усердие и сообразительность в обработке информации, понимании запросов и выдаче консистентный ответов восхищает.
- Zencoder.ai для каждодневной разработки. Это рабочая лошадка. Без него я теперь свой код вообще не трогаю. Тут тебе и тесты, и код ревью и поговорит по душам можно. Ну и конечно, огромная обвязка из MCP.

https://www.mathworks.com/company/events/webinars/upcoming/introducing-matlab-copilot-4905250.html
16👍3
Новости разработки про Material Map за август

Количество материалов в базе удвоилось за счет сбор тяжелых и полезных моделей. Теперь у меня почти около 40 штук *MAT_JOHNSON_COOK + *EOS_GRUNEISEN (причем много с трещинообразованием), примерно столько же ВВ (причем есть и AFTERBURN, и JWLB) и конечно 6 штук (а это вообще все, что есть в свободном доступе) сложных моделей полимеров   *MAT_SAMP-1 + *MAT_ADD_DAMAGE_GISSMO.

Ну а для таких сложных данных грех не добавить более удобный UI. Так что теперь автоматически визуализируются *DEFINE_CURVE, *DEFINE_TABLE,  *MAT_JOHNSON_COOK и *EOS_GRUNEISEN.

Ну и у всех моделей теперь я добавил units, что бы было.

https://materialmap.github.io
👍37🔥238👏3
Cadence покупает MSC

Cadence сегодня объявил о подписании соглашения о поглащении Design & Engineering (“D&E”) части бизнеса Hexagon AB. А это, на сколько я понимаю, как раз и есть MSC. Гексагон видимо так и не смог развить этот бизнес, так что MSC продают за 2.7 милиарда долларов. И теперь у Cadance будет очень много всего для механики: Adams, Nastran, Dytran, Marc

https://www.cadence.com/en_US/home/company/newsroom/press-releases/pr/2025/cadence-to-acquire-hexagons-design--engineering-business.html
👍5🔥1😢1🤡1
Intact.Solutions показали много новое

Напомню, что этот стартап пилит свой решатель под крылом nTop, и решатель работает "как IGA", то есть без видимой сетки, но это не IGA, а какая-то своя теория.
Что анонсировано:

PyIntact - ну, вы знаете, все становиться лучше с pythonic cli
LevelOpt - а вот это уже очень интересно, это топологическая оптимизация работающая в связке с "бессеточным" методом. Пока я такое видео только в научных академических сттатьях, а тут это почти в продакшене. Сочетание топологической оптимизации и бессеточного IGA подобного метода обычно дает очень хорошие результаты и быстро.

https://intact-solutions.com/intact-simulation-for-automation/
🔥105
Новости MateriaMap

Наиболее часто используемая модель материала в LS-DYNA — *MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY / *MAT_024. Хотя решатель поддерживает более 300 различных моделей, мы все предпочитаем использовать MAT_024 в качестве первого приближения при выполнении PoC. Во время двухнедельного отпуска я создал новый калькулятор кусочно-линейной пластичности, который заменил калькулятор закона Свифта в моем проекте MaterialMap.

Что нужно знать о калькуляторе:
- Как и раньше, на основе нескольких входных точек данных с помощью закона Свифта генерируется плавная аппроксимация кривой пластического упрочнения материала.
- Предлагается выбор коэффициентов модели Коупера-Саймондса из встроенной базы данных со ссылками на источники для учета эффектов скорости деформации.
- Кривая «напряжение-деформация» материала визуализируется как статически, так и с учетом эффектов скорости деформации.
- Генерируются полноценные карты LS-DYNA *MAT_PIECEWISE_LINEAR_PLASTICITY + *DEFINE_CURVE_STRESS.
- Полностью поддерживается преобразование параметров в базовые согласованные системы измерения.

… And one more thing! Страница позволяет использовать параметры для 1044 (!!!) материалов благодаря интеграции открытой и бесплатной библиотеки материалов VarmintAl. В том числе:
- Стали - 657 материалов (нержавеющая, конструкционная, инструментальная)
- Алюминиевые сплавы - 190 материалов (серии 1xxx-8xxx)
- Магниевые сплавы - 80 материалов (серии AZ, ZK, HK)
- Титановые сплавы - 34 материала (чистый Ti + специальные сплавы)
- Цветные металлы - 52 материала (медь, латунь, бронза, драгоценные металлы)
- Редкие материалы - 20 материалов (огнеупорные, бериллиевые, радиоактивные)
- Полимеры и прочее - 11 материалов (пластмассы, железо, свинец)

https://materialmap.github.io/piecewise_linear_plasticity_calculator.html
2🔥2712👍2
CALPHAD-подход для расчет фазовых диаграмм и термодинамических свойств через параметризацию моделей Гиббса

Когда-то, когда я увлекался горячей обработкой металла давлением, я узнал об очень специфической и достаточно дорогой программе Thermo-Calc, которая позволяет получить диаграммы фазовых превращений металлов на основе рецептуры их сплавов. Ну так у данного подхода есть и бесплатные решения - надо просто хорошенько поискать по слову CALPHAD.

OpenCalphad — это свободное программное обеспечение и набор баз данных, предназначенное для термодинамических расчетов на основе CALPHAD-методологии. Оно поддерживает расчет фазовых уравновесий, фазовых диаграмм, термохимических величин (потенциалы, энтропии, энтальпии) и может работать с многокомпонентными системами, используя стандартизированные модели хранения и обмена параметрами базы данных, совместимые с современными языками программирования. Код написан на Fortran и активно поддерживается международным сообществом. https://www.opencalphad.com/

PyCalphad — это открытая библиотека на Python для разработки термодинамических моделей, расчета фазовых диаграмм и анализа равновесий фаз на основе CALPHAD-метода. PyCalphad поддерживает чтение TDB-файлов Thermo-Calc и решает задачу минимизации энергии Гиббса для многокомпонентных многосистемных задач. Проект ориентирован как на научное исследование, так и на инженерные приложения. https://github.com/pycalphad/pycalphad
🔥8👍41
RRR - это не только индийское кино

В LS-DYNA R16 появилась новая модель материала *MAT_RRR_POLYMER/*MAT_317 разработанная вместе с IKEA. С одной стороны, модель показывает хорошую точность при наличии экспериментальных данных (надо идентифицировать 24 параметра!!!) и превосходить даже TNM. Она и работает раза в 3 быстрее.

Однако, модель отходит от использования градиентов деформации и полной формулировки, отказывается от наложения термодинамических ограничений" и порой может давать "замечательные" результаты:
- Нарушение второго закона термодинамики (! как в индийском кино !)
- Отсутствие гарантий положительности диссипации энергии
- Возможность предсказания нефизичного поведения при определенных условиях нагружения

Короче, если у вас есть своя лаба для экспериментов, то дерзайте. А если нет - то лучше не надо.

https://lsdyna.ansys.com/wp-content/uploads/2023/12/A-pragmatic-approach-to-modeling-of-nonlinear-rheological-networks-for-polymers-Thomas-Borrvall-Ansys.pdf
👍5🔥3😁3😱1💩1
Voreen (volume rendering engine) — это библиотека визуализации объемов с открытым исходным кодом и платформа для разработки. Благодаря использованию технологий рендеринга объемов на базе GPU она обеспечивает высокую частоту кадров на стандартном графическом оборудовании, что позволяет осуществлять интерактивное исследование объемов.

https://www.youtube.com/watch?v=b9jiQCNSxWg
👍32
A GPU-Accelerated Three-Dimensional Crack Element Method for Transient Dynamic Fracture Simulation

Если мне хочется почитать что-то интересное, то я захожу в Google Scholar профиль C.T.Wu. Доктор C.T.Wu выдающийся ученый, глава LST CMM Group (ученые, разрабатывающие все новые бессеточные алгоритмы и AI модели) и очень приятный в общении человек.

В этом году вышел препринт его новой работы:
- Авторы предлагают новый трёхмерный Crack Element Method (CEM) для моделирования нестационарного динамического разрушения в квазихрупких материалах.
- Метод включает алгоритм расщепления конечных элементов, позволяющий описывать рост трещин, их ветвление и сложные формы поверхности разрушения.
- Для аппроксимации перемещений в разрушенных элементах используется Edge-based Smoothed FEM (ES-FEM).
- Введена новая формулировка для вычисления скорости высвобождения энергии разрушения (fracture energy release rate) на основе изменяющейся топологии элементов.
- Все 3D-модели рассчитываются с GPU-ускорением, что обеспечивает высокую вычислительную эффективность и масштабируемость.

Итак, LSD + GPU + NL Craks with nodes splitting. Ждем!

https://arxiv.org/abs/2508.04076
🔥12👍51
Material Fingerprinting

Это новый метод быстрого обнаружения механических моделей материалов на основе прямых или косвенных данных, который позволяет избежать решения потенциально невыпуклых оптимизационных задач. Основное предположение Material Fingerprinting заключается в том, что каждый материал демонстрирует уникальную реакцию при подвергании стандартизированной экспериментальной установке. Эта реакция может быть интерпретирована как отпечаток материала, по сути, уникальный идентификатор, который кодирует всю соответствующую информацию о механических характеристиках материала. Следовательно, если в автономном режиме создать базу данных, содержащую отпечатки и соответствующие им механические модели, то в онлайн-режиме можно быстро охарактеризовать неизвестный материал. Это достигается путем измерения его отпечатков и использования алгоритма распознавания образов для обнаружения наиболее подходящего отпечатка в базе данных.

https://github.com/Material-Fingerprinting/material-fingerprinting
🔥5👍2🤯1